在任何一天，音乐流服务Spotify都可能会处理一个音频文件，处理方式有上百种：识别曲目的节奏和节奏、给节拍加时间戳、测量响度，以及更复杂的处理，比如检测语言和将人声与乐器分离。这样做可能是为了开发一个新的功能，帮助提供播放列表和建议，或者纯粹为了研究。

对单个音频文件进行这种处理是一回事。但Spotify的音乐库有超过6000万首歌曲，每天增长4万首，还不包括迅速扩大的播客目录。然后，考虑到世界各地数百个产品团队同时处理这些跟踪，人工智能书，并且针对不同的用例。这种规模和复杂性，再加上开始处理大型二进制文件的困难，可能会阻碍协作和效率，使产品开发陷入停顿。除非你有克里奥。

克里奥是什么？

为了实现音频处理的产品化，Spotify在Apache Beam for Python的基础上创建了Klio框架，帮助研究人员和工程师运行大规模的数据管道来处理音频和其他媒体文件（如视频和图像）。Spotify最初创建Klio是因为它意识到整个公司的ML和音频研究人员都在执行类似的音频处理任务，但却很难部署和维护它们。Spotify发现了一个机会，可以生产一个灵活的、可管理的流程，随着时间的推移，该流程可以高效、大规模地支持各种音频处理用例，并开始工作。

在较高级别上，企业大数据分析，Klio允许用户提供媒体文件作为输入，执行必要的处理，智慧农业物联网系统，并输出智能功能和数据。仅音频就有许多可能的用例，从使用ffmpeg或librosa标准化常见的音频处理任务到运行定制的机器学习模型。

Klio简化并标准化了这些任务的管道创建，提高了效率，服务器租用，云服务器器，让用户专注于他们的业务目标，而不是维护系统处理基础设施。既然Klio已经作为开源发布，任何人都可以使用这个框架来构建自己的可伸缩和高效的媒体处理工作流？